? ෍ ?=1 ? ? ??, ? ?? 25 机器学习的概念-优化算法 算法指的是模型学习中的具体计算方法。一般来说，基于参数模型构建的统计 学习问题都为最优化问题，它们都具有显式的解析解。 现有的优化方法主要有：梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、ADAM等等。具体 的算法，我们会在各自章节中介绍。其中本课程中，用梯度下降法作为主要的 优化算法。 26 机器学习的概念-模型评估 取 pd.read_sql() | 从 SQL 表 或 数 据 库 读 取 pd.read_json() | 从JSON格式的URL或文件读取 pd.read_clipboard() | 从剪切板读取 将DataFrame写入⽂件 df.to_csv() | 写入CSV文件 df.to_excel() | 写入Excel文件 df.to_sql() | 写入SQL表或数据库 df.to_json()

介质 样本读取 样本解析 参数拉 取 训练 参数更新 查询Sparse Table 查询Dense Tensor Reader Learner Worker 返回参数 Request Handler Parameter Server 查询Sparse Table 查询Dense Tensor 更新参数 � 常规训练流⽔线 样本读取 样本解析 参数拉取 参数更新 耗下降30%-70% 磁盘 训练 Lookup+ pooling 算⼦融合 Unique keys Storage 近期训练 参数管理 需保持顺 序，以保证 训练效果 样本读取 样本解析 基于GPU的多级存储训练：更⾼的性价⽐ � 推荐模型GPU训练的挑战 � 显存（A100最⼤80GB）放不下TB级的模型 � GPU多线程并⾏计算能⼒对稀疏数据不友好 � ⽅案 � 原

就会输出一个非常小的负数。如果检测器不确定输入的图片中是猫还是狗，它会输出接近于零的数⋯⋯这个 例子仅仅是机器学习常见应用的冰山一角，而深度学习是机器学习的一个主要分支，本节稍后的内容将对其 进行更详细的解析。 1.2 机器学习中的关键组件 首先介绍一些核心组件。无论什么类型的机器学习问题，都会遇到这些组件： 1. 可以用来学习的数据（data）； 2. 如何转换数据的模型（model）； 3 习需要摄取输入序列或预测输出序 列，或两者兼而有之。具体来说，输入和输出都是可变长度的序列，例如机器翻译和从语音中转录文本。虽 然不可能考虑所有类型的序列转换，但以下特殊情况值得一提。 标记和解析。这涉及到用属性注释文本序列。换句话说，输入和输出的数量基本上是相同的。例如，我们可 能想知道动词和主语在哪里，或者可能想知道哪些单词是命名实体。通常，目标是基于结构和语法假设对文 本进行分解和 总损失。如下式： w∗, b∗ = argmin w,b L(w, b). (3.1.7) 3.1. 线性回归 87 解析解 线性回归刚好是一个很简单的优化问题。与我们将在本书中所讲到的其他大部分模型不同，线性回归的解可 以用一个公式简单地表达出来，这类解叫作解析解（analytical solution）。首先，我们将偏置b合并到参数w中， 合并方法是在包含所有参数的矩阵中附加一列。我们的预测问题是最小化∥y

(2) = 3. 3, 代入上式中，即为： 1.56 = ? ∙ 1 + ? 3. 3 = ? ∙ 2 + ? 这也是初中阶段学习过的二元一次方程组，通过消元法可以轻松计算出?和?的解析解： ? = 1. , ? = . 。 可以看到，只需要观测两个不同数据点，就可完美求解单输入线性神经元模型的参 数。推广到多输入的线性神经元模型，对于?输入的线性神经元模型，只需要采样 =1 最小。 对于单输入的神经元模型，只需要两个样本，就能通过消元法求出方程组的精确解， 这种通过严格的公式推导出的精确解也称为解析解(Closed-form Solution)。但是对于多个数 据点(? ≫ 2)的情况，这时有可能不存在解析解，或者无法直接求解解析解，因此只能借助 数值方法去优化(Optimize)出一个近似的数值解(Numerical Solution)。为什么叫作优化？这 函数的等高线图，大致可以看出，它共有 4 个局部极小值点， 并且局部极小值都是 0，所以这 4 个局部极小值也是全局最小值。我们可以通过解析的方 法计算出局部极小值的精确坐标，它们分别是： (3,2),(−2 805,3 131), (−3 779, −3 283), (3 584,−1 848) 在已经知晓极值解析解的情况下，我们现在利用梯度下降算法来优化 Himmelblau 函数 的极小值数值解。 图 7

核心模块 AI 行业模型 数据集 模型训练 模型管理 AutoML AI 物品库 服务管理 模型压缩 棚格图识别 货架巡检 商品推荐 陈列审核 入库审计 货物盘点 构件识别 CAD解析 规则审查 户型图识别 视频盘点 自动分拣 细粒度识别 目标检测 多目标跟踪 多标签分类 规 则 引 擎 数 据 沉 淀 服 务 监 控 快速消费品 建筑图纸 五金零配件 医疗器件

generate('1234’) audio.write('1234', 'out.wav’) pydot pydot 是用纯 Python 实现的 GraphViz 接口，支持使用 GraphViz 解析和存储 DOT语言 （graph description language）。其主要依赖 pyparsing 和 GraphViz 这两个工具库。 pyparsing：仅用于加载DOT文件，在 pydot

xx-android-arm.c xx-randroid-sdk.java xx-ios-arm-sdk.m xx-x86-sdk.cpp Rapidnet : 深度网络应用的解决方案 • 将深度网络SDK生成，分为解析，编译，运行三个阶段 • 一键生成深度学习SDK，一个模型到处应用 加快应用速度 - RapidNet Ncnn ： 移动端前向网络开源框 https://github.com/tencent/ncnn

date_time = datetime(2015, 6, 1) date_se[date_time] 15 通过时间戳索引选取子集 还可以在操作索引时，直接使用一个日期字 符串（符合可以被解析的格式）进行获取。 date_se['20150530'] date_se['2018/01/23'] 16 通过时间戳索引选取子集 如果希望获取某年或某个月的数据，则可以 直接用指定的年份或者月份操作索引。

取 pd.read_sql() | 从 SQL 表 或 数 据 库 读 取 pd.read_json() | 从JSON格式的URL或文件读取 pd.read_clipboard() | 从剪切板读取 将DataFrame写入⽂件 df.to_csv() | 写入CSV文件 df.to_excel() | 写入Excel文件 df.to_sql() | 写入SQL表或数据库 df.to_json()